[发明专利]主导失稳模式判别模型构建方法、主导失稳模式判别方法

权利要求书

1.一种主导失稳模式判别模型构建方法，其特征在于，包括：

S1.分别设置不同的潮流运行工况、负荷电动机成分比例、故障线路、故障位置和故障持续时间进行多组暂稳仿真；

S2.从故障发生后输出的测量数据中离散采样母线电压和发电机功角，统一采样得到的母线电压和发电机功角的量纲后，排列成两个矩阵的形式，形成每组测量数据对应的电压矩阵和功角矩阵；

S3.结合专家经验对每组测量数据确定其所属主导失稳模式标签信息；

S4.将每组测量数据对应的电压矩阵和功角矩阵，以及对应的标签输入主导失稳模式判别网络，通过监督学习，训练得到主导失稳模式判别模型；

所述主导失稳模式判别网络包括双输入卷积神经网络、SENet网络和全连接神经网络；

双输入卷积神经网络，用于从输入的电压矩阵和功角矩阵中分别自动提取所需特征，得到每个样本对应的特征向量；

SENet网络，对双输入卷积神经网络通道间相关关系进行显式建模，自适应学习和调整各通道相加形成输出特征图时的权值；SENet网络具体执行过程包括挤压和激励；其中，挤压，通过全局平均池化将每一输入通道内的信息汇聚，形成一个表征通道间相关关系的多维统计量；激励，首先将输入的多维统计量通过一个全连接的瓶颈环节进行压缩，然后扩展成原始大小并通过非线性的sigmoid函数限幅，生成不同通道相加时的权重；

全连接神经网络，用于接收每个样本对应的特征向量，通过非线性变换和softmax函数，对该样本进行分类。

2.根据权利要求1所述的一种主导失稳模式判别模型构建方法，其特征在于，步骤S2中统一母线电压和发电机功角的量纲，具体为，采用Z-score标准化对母线电压和发电机功角进行标准化。

3.根据权利要求1所述的一种主导失稳模式判别模型构建方法，其特征在于，主导失稳模式标签信息包括稳定模式、功角失稳和电压失稳。

4.根据权利要求3所述的一种主导失稳模式判别模型构建方法，其特征在于，专家经验具体包括功角先摆开为功角失稳，电压先崩溃为电压失稳；发电机机端故障为功角失稳；从控制措施有效性判断，切发电机有效的为功角失稳，切负荷有效的为电压失稳；系统局部孤立部分的失稳不影响其余主系统的稳定性，为稳定模式。

5.根据权利要求1所述的一种主导失稳模式判别模型构建方法，其特征在于，步骤S4中所述监督学习具体为：

采用Adam优化算法，并以交叉熵损失函数作为目标函数进行监督学习，在监督学习过程中，动态调整学习率。

6.一种主导失稳模式判别方法，其特征在于，包括：

S1.在电力系统发生故障后，采集故障后的母线电压与功角数据；

S2.统一采样得到的母线电压和发电机功角的量纲后，排列成两个矩阵的形式，形成一组电压矩阵和功角矩阵；

S3.将电压矩阵和功角矩阵输入如权利要求1-5任一项所述方法训练得到的主导失稳模式判别模型，得到故障后的主导失稳模式。